The wonderful world of intrinsic and intricate immunity responses in plants against pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Plants, unlike animals, lack specialized mobile immune cells, so they do not have an adaptive immune system. Instead, plants can launch specific, self-tolerant immune responses and establish immune memory. Plants possess defense mechanisms that efficiently detect and ward off potentially dangerous microorganisms. These defense mechanisms start with multiple signalling processes responsible for sensation, recognition, signal collection and conveying information between cells. Recognition occurs when microbial or pathogen-associated molecular patterns (MAMPs or PAMPs) are detected, leading to MAMP- or PAMP-triggered immunity (MTI or PTI). Plant cells also recognize pathogens through effector-triggered immunity (ETI), which relies on the function of the pathogen’s avirulence (Avr) gene-coded effector proteins and host’s resistance (R) gene-coded R proteins, resulting in the activation of apoptosis-like cell death, known as the hypersensitive response. In addition, reactive oxygen species (ROS) act as a double-edged sword; they are either toxic or versatile signalling molecules in plants. ROS generation is an integral part of hormone regulation and function in plant defense mechanisms. Plant hormones are also implicated in plant defense signalling pathways; salicylic acid, jasmonic acid, and ethylene have been increasingly studied in plant responses to pathogens. These innate immune system components interact with each other and provide protection against invading pathogens. We review advances in understanding the molecular aspects of plant defense mechanisms and describe the role of ROS, mitogen-activated protein kinase (MAPK) cascades, and hormones in modulating defense responses. We also provide an overview of how these plant defense components interact for a balanced and appropriate defense response.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».